[发明专利]一种基于PFMEA和HRA方法的潜在故障分析方法

说明书

本发明提供一种基于PFMEA和HRA方法的潜在故障分析方法，它包括如下五个步骤：步骤一：任务分析；步骤二：异常模式和异常原因分析；步骤三：功能异常模式发生概率量化；步骤四：风险优先数计算和潜在故障识别。通过以上步骤，本发明解决PFMEA方法“人机分离”和难以量化潜在故障概率的问题，结合HRA中的CREAM和THERP方法考虑了人机环耦合作用和人误相关性，实现了人误概率和潜在故障发生概率的量化。

技术领域

本发明提供一种基于PFMEA和HRA方法的潜在故障分析方法，即一种考虑人机环耦合特性和人误相关性的潜在故障分析方法，它基于过程故障模式及影响分析(ProcessFailure Mode and Effects Analysis，PFMEA)技术，结合人因可靠性分析(HumanReliability Analysis,HRA)方法，实现了人机系统潜在故障的识别与量化，它属于可靠性工程与人因工程交叉技术领域的人机系统可靠性分析方法，注重解决传统潜在故障分析方法存在的“人机分离”和难以量化的问题。

背景技术

随着科学技术水平的快速提升，人机系统的性能与复杂性不断提高，设备的功能结构日益复杂，对人机交互过程提出了更高的要求，人机交互失误已成为了人机系统可靠性的薄弱环节。高性能人机系统故障受到人机环耦合影响，而且故障一旦发生，可能会导致巨大的生命财产损失。因此，必须重视人机系统可靠性，尤其是人机交互过程中人的可靠性。

对于一些高性能复杂人机系统，如航空航天、武器装备等，往往具有明显的阶段性的特征，不同阶段对应着不同任务。在民航领域，空客的一次飞行任务可以分为滑行、起飞、巡航、降落等四个阶段，而且飞行任务之前，还包括地面的维护和保障任务。多阶段任务可能会导致一种新的故障模式——潜在故障，即任务过程中有些故障模式在当前阶段不会显现，但会在后续的相关任务中被激活并最终导致严重的安全性后果。美国三哩岛核电站事故的根本原因是工人检修后忘记将冷却系统的控制阀门打开，这一潜在故障导致系统自动投入后，二回路的水仍处于断流状态，最终造成了严重事故。据统计，由于航空维修差错导致潜在故障并最终诱发航空事故的频次不断提升，我国运输航空事故中16.7％(1989—1998年)是由维修差错引起的潜在故障所诱发的。

多任务阶段系统的潜在故障与任务执行过程中人、机、环要素息息相关，典型的分析方法为PFMEA。PFMEA是将传统故障模式及影响分析(Failure Mode and EffectsAnalysis，FMEA)运用于过程分析的一种方法，其将过程中的一系列事件按照时间顺序和事件层级关系进行分解，然后类比FMEA完成各子过程的异常态(故障、人误或环境扰动等)分析与异常态影响评价。PFMEA可用于系统操作、维修等过程的危险分析，是可靠性分析的有效手段，并得到了广泛的应用。例如，雅典国立工业大学研究人员为使船-船货物转移作业越来越可靠，采用PFMEA技术对潜在故障的不利影响进行分析，并制定相应的改进措施；上海交通大学研究人员将PFMEA技术用在了汽车及相关产品的生产工艺过程中，用于对其进行工艺质量控制。

潜在故障往往与设计人员、决策人员和维修人员的行为有关，因而潜在故障分析需要重点考虑人的因素。现有PFMEA方法虽然考虑了任务过程中的人误，但经验为主且仅限于定性层面，未考虑人机环耦合作用，不能实现人误概率的定量化计算。另外，各个阶段任务过程中人员的操作动作具有一定的相关关系，会大大增加后续相关操作发生人误的概率，现有PFMEA方法同时存在对人为失误相关性考虑不足的问题，无法在考虑人为失误相关性的基础上更加准确地量化人误概率。

对此，本发明提出了一种基于PFMEA和HRA方法的潜在故障分析方法。该方法基于HRA方法中的认知可靠性与失误分析法(Cognitive Reliability Error AnalysisMethod，CREAM)考虑了任务过程中机器和环境等情景环境对人误的影响，解决了人机环耦合影响下人误的量化问题；基于HRA方法中的人员失误概率预测技术(Technique forHuman Error Rate Prediction，THERP)分析并量化任务过程中人误相关性，实现了对人误概率的修正，解决了潜在故障的量化问题。

发明内容